Lernziele
- Sie kennen Data-Science-Vorgehensmodelle und können ein typisches Vorgehen und dessen Herausforderungen darstellen.
- Sie erlernen eine Programmiersprache (z.B. Python, R, Julia), die im Data-Science-Umfeld genutzt wird, und wenden diese an.
- Sie beschaffen Daten, bereiten diese für weitere Analyseschritte auf und wenden einfache und fortgeschrittene Analysemethoden an.
- Sie visualisieren und interpretieren die Ergebnisse in Hinblick auf formulierte Problemstellungen.
Inhalte
- Begriffsbestimmung & Data-Science-Vorgehensmodelle
- Data-Science-Werkzeuge und Programmiersprachen
- Datenbeschaffung und -vorbereitung
- Einfache Analysen
- Fortgeschrittene Analysen
- Informationsvisualisierung
Teilnahmevoraussetzung
Erfolgreicher Abschluss des Moduls statistische Analyseverfahren.
Prüfungsangebot
Die Prüfung wird für Data Science wird ausschließlich im Prüfungszeitraum Sommersemester-II.
- Dozent/in: Jan Gerken